Orbitly: Sistema de Match por Gustos con Grafos (Rust + React + Neo4j)

Orbitly es una aplicación diseñada para conectar personas a partir de sus gustos (categorías, géneros e intereses específicos).

El sistema utiliza un grafo en Neo4j para modelar afinidades, permitiendo encontrar coincidencias de forma natural y eficiente.

Estructura del repositorio

El repositorio está compuesto por:

• 'backend' Todos los archivos generados para mantener el backend
• 'data' Los datos utilizados para generar la estructura de datos de la red social
• 'neo4j' Las consultas generadas en cypher
• 'docs' documentos que describen el proyecto
• 'frontend' Archivos generados para mantener el frontend

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Modelo del Grafo

El grafo está compuesto por:

• 'User' persona que usa la aplicación
• 'Interest' un interés concreto (e.g., "Taylor Swift", "Star Wars", "Marvel Rivals")
• 'Category' categoría general (e.g., música, películas, actividades)
• 'Genre' subgénero o tipo específico dentro de una categoría

Relaciones principales:

(:User)-[:LIKES]->(:Interest)
(:Interest)-[:BELONGS_TO]->(:Category)
(:Interest)-[:HAS_GENRE]->(:Genre)
(:Interest)-[:HAS_SUBINTEREST]->(:Interest)
(:User)-[:MATCHES]->(:User)

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Configuración y Ejecución

Requisitos

• Rust 1.70+
• Neo4j 5.0+ con plugin GDS
• Node.js 18+ (para frontend)

Backend (Rust)

cd backend
cargo build --release
cargo run

El servidor escuchará en http://localhost:8000

Base de Datos (Neo4j)

# Iniciar Neo4j
neo4j start

# Verificar que GDS esté instalado
CALL gds.list()

Frontend (React)

cd frontend
npm install
npm run dev

El frontend estará disponible en http://localhost:5173

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Variables de Entorno

Crear archivo .env en el directorio backend/:

NEO4J_URI=bolt://localhost:7687
NEO4J_USER=neo4j
NEO4J_PASSWORD=your_password
JWT_SECRET=your_jwt_secret_key

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Características Principales

Autenticación segura con JWT y bcrypt Scoring de compatibilidad usando cosine similarity Recomendaciones colaborativas basadas en usuarios similares Detección de comunidades con Label Propagation Ranking de intereses con PageRank Búsqueda fuzzy de usuarios con múltiples estrategias Paginación en todas las búsquedas Caminos más cortos entre usuarios en el grafo social Sistema de matches bidireccional

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Contribuciones

Este proyecto es parte de un trabajo universitario de redes y grafos.

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Licencia

Este proyecto es de código abierto bajo la licencia MIT.